Understanding and Managing Confounders, Mediators and Colliders in Research
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Researchers often make causal inferences about relationships among variables and constructs. However, third-variable effects may obscure the relationship among studied variables. Third-variable effects generally include confounders and mediators, but recently there has been an emerging discussion on colliders. AIM: To provide a concise introduction of confounders, colliders, and mediators for health researchers and outline strategies for minimising the impact of confounders, colliders and mediators in quantitative research. METHODS: Methodological literature from biostatistics textbooks, methodology papers, and methodological reviews published in nursing, health, psychological and behavioural sciences. CONCLUSIONS: Understanding third-variable effects is crucial to conducting rigorous research and drawing valid causal inferences from research data. Health researchers should embrace both theory and model-based thinking as a foundational element of their methodology. This involves explicitly theorising the underlying causal structures before data collection and analysis using Directed Acyclic Graphs which are useful for visually representing hypothesised causal pathways and their relationships with potential third variables.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,327 | 0,543 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,026 |
| Communication savante | 0,015 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».